Traitement de l’information médicale par la Classification Internationale des Soins Primaires CISP - 2 Deuxième version
Bibliographic record
Abstract
Comme dans tout secteur professionnel, un langage commun est nécessaire pour établir une communication efficace et précise en médecine générale et de famille. La description de notre pratique quotidienne exige donc une classification consensuelle, pragmatique et souple à l’usage. Le monde se rétrécit : cette classification doit dès lors être internationale et rendre possible la communication au-delà des frontières. La Classification Internationale des Soins Primaires (CISP)4 répond à ces exigences. La CISP-2, sa nouvelle version, est un outil utile et précis pour la médecine générale et de famille. Elle comprend des critères d’inclusion et d’exclusion qui permettent au médecin de famille de classifier les problèmes cliniques similaires avec le même terme et le même code. Le nombre d’erreurs de classification en est donc limité et la classification offre une "vraie" image du monde que nous désirons décrire. Mais il ne suffit pas d’avoir une classification internationale en anglais. C’est dans nos langues respectives que nous pratiquons la médecine générale et de famille. C’est dans notre langue donc que nous avons besoin de cette classification pour l’utiliser en pratique quotidienne et dans nos pays respectifs. Le Comité International de Classification de la WONCA (WICC)5, groupe de travail de la WONCA6 en méthodologie de recherche, est donc très heureux que le livre ICPC-2 publié en 1998 par Oxford University Pressi soit traduit en français. Ce fut un travail long et difficile, impliquant de nombreux généralistes membres du CISP-Club, l’Association internationale francophone des utilisateurs de la CISP. Ceux-ci n’ont compté ni leur énergie ni leur temps pour produire une traduction de très haute qualité. Cette traduction a été rendue possible particulièrement grâce aux efforts de Marc Jamoulle (Charleroi, Belgique), membre du WICC, ainsi que Michel Roland (Bruxelles, Belgique), Jacques Humbert (Nantes, France) et Jean-François Brûlet (Saint Martin Lestra, France) qui ont travaillé en collaboration intime avec d’autres généralistes belges, français, suisses et québécois.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.012 | 0.057 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.027 | 0.012 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".